#coding=utf-8
import tensorflow as tf
from numpy.random import RandomState

batch_size = 8
# 两个输入节点
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name='x-input')
# 回归问题一般只有一个输出节点
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-input')
# 定义了一个单层的神经网络前向传播的过程，这里就是简单的加权和
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 1], stddev=1, seed=1))
y = tf.matmul(x, w1)
# 定义预测多了和预测少了的样本
loss_less = 10
loss_more = 1
loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), (y - y_) * loss_more, (y - y_) * loss_less))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(loss)
# 通过随机数生成一个模拟数据集
rdm = RandomState(1)
dataset_size = 128
X = rdm.rand(dataset_size, 2)
# 设置回归的正确值为2个输入的和加上一个随机量。之所以是为了要加上一个随机量是为了
# 加入不可预测的噪声，否则不同损失函数的意义就不大了，因为不同损失函数都能在完全预测正确的时候最低。
# 一般来说噪声为一个均值为0的小量，所以这里的噪声设置为-0.05 ~ 0.05的随机数
Y = [[x1 + x2 + rdm.rand() / 10.0 - 0.05] for (x1, x2) in X]
# 训练神经网络
with tf.Session() as sess:
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    STEPS = 5000
    for i in range(STEPS):
        start = (i * batch_size) % dataset_size
        end = min(start + batch_size, dataset_size)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: X[start:end], y_: Y[start:end]})
        print(sess.run(w1))